[發明專利]基于球體模型和FENLCS算法的彈載SAR平飛段高分辨率成像方法

有效

• 申請號: 201910550789.0
• 申請日: 2019-06-24
• 公開（公告）號: CN110244300B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 鐘華;劉靜;王夢圓;趙榮華;李世平;葉宗奇;陳國瑾
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

1.基于球體模型和FENLCS算法的彈載SAR平飛段高分辨率成像方法，包括如下步驟：

步驟1、構建彈載SAR平飛段成像的三維幾何構型，分析其回波特性及其空間斜視角的空變特性及其影響；

步驟2、對信號進行距離向預處理，即LRWC和KT處理；

步驟3、構建三維等距球體模型，利用方位空變的殘余高階RCMC方法提高距離向處理的精度，并利用SRC完成距離向處理；

步驟4、基于三維等距球體模型對多普勒相位的方位空變特性進行分析建模，進行FENLCS成像處理和頻域高次非空變預濾波，再進行時域壓縮，獲得最終的聚焦圖像；

步驟1具體包括以下步驟：

步驟1-1：構建彈載SAR平飛段的幾何構型：以彈載雷達方位零時刻所處位置在地面正投影為原點建立坐標系，雷達平臺沿著高度為h的固定航線以v勻速飛行；

根據余弦定理，點目標N與雷達平臺的瞬時斜距表示為

其中，t表示方位向慢時間，r_c表示t＝t_c時刻時的波束中心斜距，θ表示對應斜視角；

根據(1)式，對點目標到雷達的瞬時收發斜距合進行泰勒級數展開，得

R_total(t；r_c,t_c)＝2R(t；r_c,t_c)＝Z+A(t-t_c)+B(t-t_c)²+C(t-t_c)³+D(t-t_c)⁴ (2)

其中

在式(2)中，第一項為距離常量，第二項為線性項，其余高次項為距離彎曲；

步驟1-2：假設發射信號為線性調頻信號，解調至基帶的回波信號為

其中，w_r(.)和w_a(.)分別為距離向和方位向包絡，τ為距離向快時間，f_c為載頻，K_r為線性調頻率，c為光速，T_a為合成孔徑時間；

采用頻域處理算法，利用駐定相位原理將式(4)中的信號轉換到距離頻域，得

其中，f_r為距離頻率；

步驟2具體包括以下步驟：

步驟2-1：進行LRWC處理，緩解大部分距離方位耦合，去除多普勒模糊：

使用參考距離r_c0處的數據構建如下濾波器

其中

A₀＝-2vsinθ₀ (7)

將式(5)和式(6)相乘得到

步驟2-2：采用KT變換去除點目標的剩余線性距離徙動：

對LRWC的處理結果進行如下的重采樣過程

將(9)代入(8)得到

其中

上式中，表示方位調制項，其余各項為距離方位耦合項，其中是距離徙動的線性項，其系數代表了KT變換之后點目標在整個合成孔徑時間之內沿方位向的剩余距離徙動曲線，兩項是距離頻率的高次項，即距離壓縮項；

將重寫為

步驟2-3：通過Bulk RCMC來消除距離彎曲成分：

根據參考點構建如下濾波器對回波表達式進行Bulk RCMC和距離壓縮處理

其中，B₀,C₀,D₀分別是場景中心參考點所對應的系數，即

將式(15)與式(14)相乘，處理后的點目標距離延遲曲線變為

其中，殘余的高階RCM即Δμ(t_m；r_c,t_c)可以表示為

其中μ₀表示點目標經過處理之后波束中心距離在空間位置上的變化，而Δμ表示BulkRCMC的處理誤差，即殘余高階RCM；

步驟3具體包括以下步驟：

步驟3-1：構建新的三維等距球體模型，實現對殘余高階RCM的徹底去除：

建立以O為球心，ON₀為半徑的球模型，其中，O’N＝O’N₀，ON＝ON₀；

根據幾何關系聯立下列方程

其中，r_co’，r_c’分別是r_c0，r_c在地面上的投影；

對式(17)進行求解，可得

對式(18)求解，得

所以有

對式(20)進行求解可得

步驟3-2：對方位空變的殘余距離徙動進行重新建模：

利用(21)中關于等距點間的波束中心距離之間的關系，對方位空變的殘余距離徙動進行重新建模：

其中

其中

r₂＝(-v²-2v²cos(2α₀)cos²(β)+3v²cos(2β)) (24)

因此，將式(22)代入式(15)中，得

步驟3-3：采用方位空變的殘余高階RCMC以去除方位邊緣點的剩余RCM線性徙動項：

引入新的擾動系數q₃、q₄

將(26)與(25)相乘得到

其中

將t_m-t_c的一次項置為零，得到

將(29)回代到(28)可得

步驟3-4：對式(12)的高次項進行處理，即二次距離壓縮和高次項消除，其濾波函數為

其中

步驟4具體包括以下步驟：

步驟4-1：處理回波中的方位向部分，即(12)中的方位調制項

忽略其常數項得到

利用MSR將式(34)轉換到方位頻域，忽略常數項后得

式(35)重寫得

SS₃(τ,f_a；r_c,t_c)＝exp{j(-2πf_aT_c+2πφ₂f_a²+2πφ₃f_a³+2πφ₄f_a⁴)} (36)

其中

根據式(21)對多普勒相位系數φ₂，φ₃，φ₄作近似展開處理，得

其中

步驟4-2：應用FENLCS處理過程之前，先進行頻域高次非空變預濾波:

將式(36)與如下濾波器相乘

H(f_a)＝exp{-(jπφ₃₀f_a³+jπφ₄₀f_a⁴)} (40)

此時信號為

SS₄(τ,f_a；r_c,t_c)＝exp{j(-2πf_aT_c++2πφ₂f_a²+2πφ₃₁t_cf_a³)} (41)

將式(41)的信號轉換到方位時域得

引入一個四階的濾波器，表示為

將式(43)與式(42)相乘得

其中Y₃、Y₄是待定的參數；

利用MSR對上式進行傅里葉變換，將信號轉換到方位頻域并與以下引入的方位頻域變標因子相乘，用于校正多普勒調頻率及高次相位系數的空變特性:

H_FENLCS(f_a)＝exp{jπ(p₂f_a²+p₃f_a³+p₄f_a⁴)} (45)

將所得結果再轉換到方位時域，得到

SS₆(t_m；r_c,t_c)＝exp{jΩ(t_m；t_c)} (46)

其中

上式中，第一項為一致聚焦項，第二項為方位點目標聚焦位置，第三項為方位畸變項，后面為方位高次相位空變項；

將一階耦合項設置為-2π/ε，高階項設置為零，即滿足

步驟4-3：根據上式方程可解得各均衡系數，并完成方位時域壓縮，其中方位壓縮項為

最后，把FENLCS處理后的結果與式(49)相乘，完成算法全部處理過程，實現最終的高分辨率聚焦成像。